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基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断被引量：8: 1; 作者赵孝礼赵荣珍 +1 位作者孙业北何敬举《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第14期104-110,共7页; 针对旋转机械故障诊断中故障样本获取困难的现状,提出一种基于正则化核最大边界投影(Regularized Kernel Maximum Margin Projection,RKMMP)维数约简的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用RKMMP对小样本、少标记信息的混合故障样本集... 展开更多; 关键词故障诊断正则化核最大边界投影核极限学习机分类器维数约简; 在线阅读下载PDF 职称材料

稀疏局部保持投影被引量：4: 2; 作者郑忠龙黄小巧 +1 位作者贾泂杨杰《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2038-2046,共9页; LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出了算... 展开更多; 关键词稀疏学习局部保持投影流行学习正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于局部结构学习的非线性属性选择算法: 3; 作者李佳烨张乐园 +2 位作者雷聪甘江璋吕治政《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期430-433,464,共5页; 针对大多数高维数据之间不仅有相似性,而且还有非线性关系等特点,提出一种基于局部结构学习的非线性属性选择算法。该算法首先通过核函数把数据映射到高维空间,在高维空间中表示出数据属性之间的非线性关系;然后在低维空间中通过局部结... 展开更多; 关键词属性选择核函数低秩局部结构学习稀疏正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于rMKL-LPP方法的乳头状肾细胞癌多组学数据整合分型分析被引量：1: 4; 作者李灵梅魏亿芳 +3 位作者李治房瑞玲崔跃华曹红艳《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第4期522-528,共7页; 目的探讨局部保留投影的正则化多核学习(regularized multiple kernel learning with locality preserving projections,rMKL-LPP)在乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)多组学数据分子分型中的应用,进一步研究PRCC分... 展开更多; 关键词局部保留投影的正则化多核学习多组学数据整合分子亚型乳头状肾细胞癌; 在线阅读下载PDF 职称材料

KLPP特征约简与RELM的高压隔膜泵单向阀故障诊断: 5; 作者李瑞范玉刚张光辉《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第8期1332-1339,共8页; 为此提出基于核局部保持投影(KLPP)和正则化极限学习机(RELM)的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法。首先,提取单向阀振动信号的时域、频域、时频域特征,构建多域特征集;然后,通过KLPP算法对构建的多域特征集进行维数约简;最后,建立基于RELM... 展开更多; 关键词单向阀故障诊断核局部保持投影正则化极限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断被引量：8: 1; 作者赵孝礼赵荣珍孙业北何敬举; 机构兰州理工大学机电工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第14期104-110,共7页; 基金国家自然科学基金(51675253) 高等学校博士学科点专项科研基金(20136201110004); 文摘针对旋转机械故障诊断中故障样本获取困难的现状,提出一种基于正则化核最大边界投影(Regularized Kernel Maximum Margin Projection,RKMMP)维数约简的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用RKMMP对小样本、少标记信息的混合故障样本集进行训练降维,然后将降维后的低维敏感特征子集输入到核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KLEM)分类器中进行故障识别。上述方法的特点是所提出的RKMMP能充分利用少量标记样本信息与大量无标记样本的故障信息,避免过学习的缺陷,同时通过添加正则化项克服小样本问题。滚动轴承故障模拟实验表明:该方法结合了RKMMP在维数约简和KLEM在模式识别上的优势,在一定程度上能提升故障诊断的泛化能力与识别精度。该研究可为解决好故障诊断中样本获取困难的问题,提供理论参考依据。; 关键词故障诊断正则化核最大边界投影核极限学习机分类器维数约简; Keywords dynamic response multiaxial random excitation vibration fatigue modal shape; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH165 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名稀疏局部保持投影被引量：4: 2; 作者郑忠龙黄小巧贾泂杨杰; 机构浙江师范大学计算机系上海交通大学图像处理与模式识别研究所; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2038-2046,共9页; 基金国家自然科学基金(61170109 61272468 +4 种基金 61100119) 浙江省自然科学基金(Y14F030022 LY12F02009 LY13F020015) 浙江省科技厅项目(2012C21021)资助~~; 文摘 LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出了算法的复杂性分析.所提算法同时具有特征选择、降维的特性,在有监督学习、无监督学习两种任务情况下,都可以应用该算法.在人工数据集和真实数据集上进行的大量仿真实验,取得了较好的结果,证明了所提算法的有效性.; 关键词稀疏学习局部保持投影流行学习正则化; Keywords sparse learning locality preserving projection manifold learning regularization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于局部结构学习的非线性属性选择算法: 3; 作者李佳烨张乐园雷聪甘江璋吕治政; 机构广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期430-433,464,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61170131,61263035,61573270,90718020) 国家重点研发计划资助项目(2016YFB1000905) +2 种基金广西自然科学基金资助项目(2015GXNSFCB139011,2015GXNSFAA139306).; 文摘针对大多数高维数据之间不仅有相似性,而且还有非线性关系等特点,提出一种基于局部结构学习的非线性属性选择算法。该算法首先通过核函数把数据映射到高维空间,在高维空间中表示出数据属性之间的非线性关系;然后在低维空间中通过局部结构学习来充分挖掘属性之间的相似性,同时通过低秩约束来排除噪声的干扰;最后通过稀疏正则化因子来进行属性选择。其通过核函数映射来找出数据属性之间的非线性关系,运用局部结构学习来找出数据属性之间的相似性,是一种嵌入了局部结构学习的非线性属性选择算法。实验结果表明,该算法相比其他对比算法有更好的效果。; 关键词属性选择核函数低秩局部结构学习稀疏正则化; Keywords feature selection kernel function low-rank local structure learning sparse regularization; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于rMKL-LPP方法的乳头状肾细胞癌多组学数据整合分型分析被引量：1: 4; 作者李灵梅魏亿芳李治房瑞玲崔跃华曹红艳; 机构山西医科大学卫生统计教研室山西医科大学附属太原中心医院美国密西根州立大学统计与概率系重大疾病风险评估山西省重点实验室; 出处《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第4期522-528,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(71403156) 山西省应用基础研究计划项目(201901D111204) +1 种基金国家留学基金资助(201908140151)。; 文摘目的探讨局部保留投影的正则化多核学习(regularized multiple kernel learning with locality preserving projections,rMKL-LPP)在乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)多组学数据分子分型中的应用,进一步研究PRCC分子分型在信号通路活性和基因表达调控方面的异质性。方法采用rMKL-LPP方法对PRCC的mRNA、miRNA和DNA甲基化数据进行整合,进一步采用k-means方法聚类分型,并通过Cox回归分析研究不同分型的预后风险。针对不同分型,进行通路活性分析,使用差异表达分析筛选DEmRNAs(differentially expressed mRNAs),DEmiRNAs(differentially expressed miRNAs)和DMGs(differentially methylated genes),并对三者的重合基因进行GO(gene ontology)富集分析,最后使用相关及生存分析筛选可能受DNA甲基化或miRNA调控且影响患者生存的基因。结果PRCC患者分为三型,不同亚型在通路活性和基因表达方面均有差异。筛选出10条活性存在差异的通路;1185个DEmRNAs,13个DEmiRNAs及416个DMGs,其中36个重合基因富集于有统计学差异的8个GO生物项。相关分析发现,ABL2可能受hsa-miR-107调控,13个基因可能受DNA甲基化调控。生存分析表明,ZNF135和RBPMS2可能与患者生存结局相关。结论rMKL-LPP能够有效识别PRCC亚型,筛选出的通路及潜在生物标志物,可为PRCC针对性治疗提供依据。; 关键词局部保留投影的正则化多核学习多组学数据整合分子亚型乳头状肾细胞癌; Keywords Regularized multiple kernel learning with locality preserving projections Multi-omics integration Molecular subtype Papillary renal cell carcinoma; 分类号 R195 [医药卫生—卫生统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名KLPP特征约简与RELM的高压隔膜泵单向阀故障诊断: 5; 作者李瑞范玉刚张光辉; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室; 出处《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第8期1332-1339,共8页; 基金国家自然科学基金项目(649220180003)。; 文摘为此提出基于核局部保持投影(KLPP)和正则化极限学习机(RELM)的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法。首先,提取单向阀振动信号的时域、频域、时频域特征,构建多域特征集;然后,通过KLPP算法对构建的多域特征集进行维数约简;最后,建立基于RELM的故障诊断模型,用于识别单向阀运行状态。实验结果表明,基于多域特征的故障诊断方法检测精度高于单域特征识别方法;KLPP约简多域特征集,可以有效消除信息冗余;建立的RELM故障诊断模型识别精度达到98.89%,能够有效识别高压隔膜泵单向阀故障类型。; 关键词单向阀故障诊断核局部保持投影正则化极限学习机; Keywords check valve fault diagnosis kernel locality preserving projection regularized extreme learning machine; 分类号 TN710.1 [电子电信—电路与系统] TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断	赵孝礼赵荣珍孙业北何敬举	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	稀疏局部保持投影	郑忠龙黄小巧贾泂杨杰	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于局部结构学习的非线性属性选择算法	李佳烨张乐园雷聪甘江璋吕治政	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于rMKL-LPP方法的乳头状肾细胞癌多组学数据整合分型分析	李灵梅魏亿芳李治房瑞玲崔跃华曹红艳	《中国卫生统计》 CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	KLPP特征约简与RELM的高压隔膜泵单向阀故障诊断	李瑞范玉刚张光辉	《机械科学与技术》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料